Question

我从汇编中记得整数除法指令同时产生商和余数。所以，在python中，内置的divmod（）函数比使用％和//运算符更好地表现性能（假设当然需要商和余数）？

q, r = divmod(n, d)
q, r = (n // d, n % d)

Answer 1

测量是要知道（Macbook Pro 2.8Ghz i7上的所有时间）：

>>> import sys, timeit
>>> sys.version_info
sys.version_info(major=2, minor=7, micro=12, releaselevel='final', serial=0)
>>> timeit.timeit('divmod(n, d)', 'n, d = 42, 7')
0.1473848819732666
>>> timeit.timeit('n // d, n % d', 'n, d = 42, 7')
0.10324406623840332

divmod()函数在这里处于劣势，因为您需要每次查找全局。将它绑定到本地（timeit时间试验中的所有变量都是本地的）可以稍微提高性能：

>>> timeit.timeit('dm(n, d)', 'n, d = 42, 7; dm = divmod')
0.13460898399353027

但运算符仍然获胜，因为在执行divmod()函数调用时，它们不必保留当前帧：

>>> import dis
>>> dis.dis(compile('divmod(n, d)', '', 'exec'))
  1           0 LOAD_NAME                0 (divmod)
              3 LOAD_NAME                1 (n)
              6 LOAD_NAME                2 (d)
              9 CALL_FUNCTION            2
             12 POP_TOP             
             13 LOAD_CONST               0 (None)
             16 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(compile('(n // d, n % d)', '', 'exec'))
  1           0 LOAD_NAME                0 (n)
              3 LOAD_NAME                1 (d)
              6 BINARY_FLOOR_DIVIDE 
              7 LOAD_NAME                0 (n)
             10 LOAD_NAME                1 (d)
             13 BINARY_MODULO       
             14 BUILD_TUPLE              2
             17 POP_TOP             
             18 LOAD_CONST               0 (None)
             21 RETURN_VALUE

//和%变体使用了更多的操作码，但CALL_FUNCTION字节码是一只熊，性能明智。

在PyPy中，对于小整数而言，并没有太大的区别;在C整数运算的绝对速度下，操作码已经融化的小速度优势：

>>>> import platform, sys, timeit
>>>> platform.python_implementation(), sys.version_info
('PyPy', (major=2, minor=7, micro=10, releaselevel='final', serial=42))
>>>> timeit.timeit('divmod(n, d)', 'n, d = 42, 7', number=10**9)
0.5659301280975342
>>>> timeit.timeit('n // d, n % d', 'n, d = 42, 7', number=10**9)
0.5471200942993164

（我不得不将重复次数增加到10亿，以显示实际差异有多小，PyPy在这里非常快）。

但是，当数字 large 时，divmod() 会赢一个国家/地区：

>>>> timeit.timeit('divmod(n, d)', 'n, d = 2**74207281 - 1, 26', number=100)
17.620037078857422
>>>> timeit.timeit('n // d, n % d', 'n, d = 2**74207281 - 1, 26', number=100)
34.44323515892029

（与hobbs的数字相比，我现在不得不将 down 重复次数调整10倍，只是为了在合理的时间内得到结果）。

这是因为PyPy不再可以将这些整数拆分为C整数;您可以看到使用sys.maxint和sys.maxint + 1：

之间的时间差异显着

>>>> timeit.timeit('divmod(n, d)', 'import sys; n, d = sys.maxint, 26', number=10**7)
0.008622884750366211
>>>> timeit.timeit('n // d, n % d', 'import sys; n, d = sys.maxint, 26', number=10**7)
0.007693052291870117
>>>> timeit.timeit('divmod(n, d)', 'import sys; n, d = sys.maxint + 1, 26', number=10**7)
0.8396248817443848
>>>> timeit.timeit('n // d, n % d', 'import sys; n, d = sys.maxint + 1, 26', number=10**7)
1.0117690563201904

Answer 2

如果你正在使用＆＃34;小＆＃34;那么Martijn的回答是正确的。本机整数，与函数调用相比，算术运算速度非常快。但是，对于bigint来说，这是一个完全不同的故事：

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('divmod(n, d)', 'n, d = 2**74207281 - 1, 26', number=1000)
24.22666597366333
>>> timeit.timeit('n // d, n % d', 'n, d = 2**74207281 - 1, 26', number=1000)
49.517399072647095

当划分一个2200万位的数字时，divmod的速度几乎是分割和模数的两倍，正如您所预期的那样。

在我的机器上，交叉发生在2 ^ 63左右的某个地方，但不要接受我的话。正如Martijn所说，衡量！当表现真的很重要时，不要认为在一个地方真实存在的东西在另一个地方仍然是真的。

divmod（）比使用％和//运算符更快吗？

2 个答案: